

# 1. 数据清晰干净，不要有歧义，保证答案准确   
# 2. 案例多样化，减少模型对特定数据源偏好，不同领域，不同观点
# 3. 人工干预纠正幻觉
# 4. 引入外部知识库


# 数据预处理：首先，需要对文档数据进行预处理。这包括分词、去除停用词、词干化等
# 步骤，以准备文档数据用于后续的向量化和建模。
# 2. 文档向量化：使用向量库的方法，将每个文档表示为一个向量。常见的向量化方法包括
# TF-IDF、Word2Vec、Doc2Vec等。这些方法可以将文档转换为数值向量，以便计算文档
# 之间的相似度或进行聚类分析。
# 3. 大语言模型训练：使用大语言模型，如GPT、BERT等，对文档数据进行训练。这样可以
# 使模型学习到文档之间的语义关系和上下文信息。
# 4. 文档检索：当用户提供一个查询文本时，首先对查询文本进行向量化，然后计算查询向
# 量与文档向量之间的相似度。可以使用余弦相似度或其他相似度度量方法来衡量它们之
# 间的相似程度。根据相似度排序，返回与查询文本最相关的文档。
# 5. 文档推荐：除了简单的文档检索，还可以使用大语言模型生成推荐文档。通过输入用户
# 的查询文本，使用大语言模型生成与查询相关的文本片段或摘要，并根据这些生成的文
# 本片段推荐相关的文档。
# 6. 对话交互：在文档对话系统中，用户可以提供多个查询文本，并根据系统的回复进行进
# 一步的对话交互。可以使用大语言模型生成系统的回复，并根据用户的反馈进行迭代和
# 改进。